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题名基于新的遗传算法的模糊C均值聚类用于遥感图像分割
被引量：11
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作者
路彬彬
贾振红
何迪
杨杰
庞韶宁
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机构
新疆大学信息科学与工程学院
上海交通大学图像处理与模式识别研究所
新西兰奥克兰理工大学知识工程与开发研究所
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出处
《激光杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第6期15-17,共3页
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基金
科技部国际科技合作项目(项目编号:2009DFA12870)
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文摘
标准FCM对噪声十分敏感,并且依赖于初始聚类中心选择,算法通常得到的是局部最优解而非全局最优解。针对此问题提出一种基于猴王遗传算法的改进的FCM算法.猴王遗传算法是一种新颖的全局优化搜索算法,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。本文首次将猴王遗传算法(MKGA)与结合空间领域信息的FCM相结合,利用改进的FCM算法的目标函数建立适应度函数,利用猴王遗传算法搜索全局最优解,代替FCM的基于梯度下降的迭代过程,从而有效地避免了模糊C-均值聚类算法收敛到局部最优和对噪声敏感的问题。在此基础上实现了对遥感图像的聚类分割。实验结果表明,该算法对于遥感图像显示了较好的分割效果和较强的抗噪能力。
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关键词
模糊C匀值
空间领域信息
全局优化
猴王遗传算法
遥感图像
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Keywords
fuzzy c-means
spatial information
global optimization
monkey-king genetic algorithm
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分类号
TN248.1
[电子电信—物理电子学]
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题名一种优化的可能性C-均值聚类图像分割算法
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作者
毕杨
辛萌
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机构
西安航空学院电子工程学院
西安电子科技大学电子工程学院
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出处
《电子设计工程》
2020年第18期181-184,193,共5页
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基金
西安市科技计划科技创新引导项目(201805032YD10CG16(2))
航空科学基金(201809T7001)。
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文摘
针对截集式可能性C-均值聚类算法没有考虑邻域差异性信息,导致该算法对于有些噪声图像分割效果不理想的问题,通过在典型性值的计算中加入邻域信息,对算法中重要的变量典型性值进行修正,提出了一种优化的可能性C-均值聚类图像分割算法。通过仿真实验验证了算法的有效性,结果表明,该算法在有噪的情况下可以将目标和背景清晰的分割分离,达到较好的分割效果。
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关键词
聚类
图像分割
有噪图像
空间领域信息
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Keywords
clustering
image segmentation
noisy image
spatial domain information
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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